Comment appréhender la qualité d’une donnée de recherche

Par Frédéric de Lamotte et Véronique Stoll.

Une donnée de recherche n’a de valeur que si elle reste compréhensible, traçable et réutilisable, que ce soit par ses propres auteurs au bout de 6 mois  ou par des équipes à l’autre bout de la terre dans 10 ans.

Pour s’assurer que les données produites lors des projets de recherche restent compréhensibles et réutilisables des années après leur production, le Collège des données de la recherche a publié deux guides pratiques complémentaires : le premier pose un cadre global d’approche qualité (rôles, cycle de vie avec une check-list d’auto-évaluation) ; le second approfondit l’un des leviers les plus structurants de cette démarche, la documentation par les métadonnées en proposant une méthode « à moindre effort » applicable à chaque étape d’un projet.

Cet exposé présente les deux guides comme un tout cohérent, avec des exemples concrets et des points d’entrée immédiatement actionnables, pour les chercheurs comme pour les personnels d’appui à la documentation scientifique.

Frédéric de Lamotte est data scientist et référent données stratégique au département Biologie et Amélioration des Plantes de l’INRAE. Véronique Stoll est la directrice nationale des données de la recherche et directrice de Recherche Data Gouv

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